package com.xuyang.leetcode.questionBank;

import java.util.*;

/**
 * @author Li Xuyang
 * @date 2020/4/19 22:40
 * 无重复字符的最长子串
 */
public class LengthOfLongestSubstring0003 {


    /*
    方法一：暴力法
    题目更新后由于时间限制，会出现 TLE。

    思路

    逐个检查所有的子字符串，看它是否不含有重复的字符。

    算法
    假设我们有一个函数 boolean allUnique(String substring) ，
    如果子字符串中的字符都是唯一的，它会返回 true，否则会返回 false。 我们可以遍历给定字符串 s 的所有可能的子字符串并调用函数 allUnique。 如果事实证明返回值为 true，那么我们将会更新无重复字符子串的最大长度的答案。

    现在让我们填补缺少的部分：

    为了枚举给定字符串的所有子字符串，我们需要枚举它们开始和结束的索引。假设开始和结束的索引分别为 i 和 j。
    那么我们有 0≤i<j≤n（这里的结束索引 j 是按惯例排除的）。因此，使用 i 从 0 到 n - 1 以及 j 从 i+1 到 n 这两个嵌套的循环，我们可以枚举出 s 的所有子字符串。

    要检查一个字符串是否有重复字符，我们可以使用集合。
    我们遍历字符串中的所有字符，并将它们逐个放入 set 中。在放置一个字符之前，我们检查该集合是否已经包含它。如果包含，我们会返回 false。循环结束后，我们返回 true。

     */

    //时间复杂度：O(n^3)
    //空间复杂度：O(min(n, m))
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {

        int n = s.length();
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {

                if (allUnique(s, i, j)) {
                    ans = Math.max(ans, j - i);
                }
            }
        }

        return ans;

    }


    //判断是否重复
    public boolean allUnique(String s, int start, int end) {
        Set<Character> set = new HashSet<>();
        for (int i = start; i < end; i++) {
            Character character = s.charAt(i);
            if (set.contains(character)) {
                return false;
            }
            set.add(character);
        }

        return true;
    }

    /*
    方法二：滑动窗口
    算法

    暴力法非常简单，但它太慢了。那么我们该如何优化它呢？

    在暴力法中，我们会反复检查一个子字符串是否含有有重复的字符，但这是没有必要的。
    如果从索引 i 到 j - 1 之间的子字符串 sij已经被检查为没有重复字符。
    我们只需要检查 s[j] 对应的字符是否已经存在于子字符串 sij中。

    要检查一个字符是否已经在子字符串中，我们可以检查整个子字符串，这将产生一个复杂度为 O(n^2)的算法，但我们可以做得更好。

    通过使用 HashSet 作为滑动窗口，我们可以用 O(1)O 的时间来完成对字符是否在当前的子字符串中的检查。

    滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。
    窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合，即 [i, j)（左闭，右开）。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向“滑动”的窗口。
    例如，我们将 [i, j) 向右滑动 1 个元素，则它将变为 [i+1, j+1)（左闭，右开）。

    回到我们的问题，我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i, j)（最初 j = i）中。
    然后我们向右侧滑动索引 j，如果它不在 HashSet 中，我们会继续滑动 j。直到 s[j] 已经存在于 HashSet 中。此时，我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 i 开头。
    如果我们对所有的 i 这样做，就可以得到答案。

     */

    public int lengthOfLongestSubstring2(String s) {
        int n = s.length();

        Set<Character> set = new HashSet<>();
        int ans = 0, i = 0, j = 0;
        while (i < n && j < n) {
            if (!set.contains(s.charAt(j))) {
                set.add(s.charAt(j++));
                ans = Math.max(ans, j - i);
            } else {
                set.remove(s.charAt(i++));
            }

        }

        return ans;

    }

    /*
    方法三：优化的滑动窗口
上述的方法最多需要执行 2n 个步骤。事实上，它可以被进一步优化为仅需要 n 个步骤。
我们可以定义字符到索引的映射，而不是使用集合来判断一个字符是否存在。 当我们找到重复的字符时，我们可以立即跳过该窗口。

也就是说，如果 s[j] 在 [i, j) 范围内有与 j'重复的字符，
我们不需要逐渐增加 i 。 我们可以直接跳过 [i，j']范围内的所有元素，并将 i 变为 j' + 1

     */

    public int lengthOfLongestSubstring3(String s) {
        int n = s.length();
        int ans = 0;
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
            if (map.containsKey(s.charAt(j))) {
                i = Math.max(map.get(s.charAt(j)), i);
            }
            ans = Math.max(ans, j - i + 1);
            map.put(s.charAt(j), j + 1);
        }
        return ans;
    }

    /*
        以前的我们都没有对字符串 s 所使用的字符集进行假设。

    当我们知道该字符集比较小的时侯，我们可以用一个整数数组作为直接访问表来替换 Map。

    常用的表如下所示：

    int [26] 用于字母 ‘a’ - ‘z’ 或 ‘A’ - ‘Z’
    int [128] 用于ASCII码
    int [256] 用于扩展ASCII码
     */

    public int lengthOfLongestSubstring4(String s) {

        int n = s.length(), ans = 0;
        int[] index = new int[128];// current index of character
        // try to extend the range [i, j]

        for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {

            i = Math.max(index[s.charAt(j)], i);

            ans = Math.max(ans, j - i + 1);
            index[s.charAt(j)] = j + 1;
        }

        return ans;
    }

    public int lengthOfLongestSubstring5(String s) {
        Set<Character> set = new HashSet<>();
        int left = 0;
        int right = 0;
        int res = 0;
        while (right < s.length()) {
            char c = s.charAt(right++);
            //存在重复的字符，则移动左指针，直到滑动窗口中不含有该字符
            while (set.contains(c)) {
                set.remove(s.charAt(left++));
            }

            set.add(c);
            res = Math.max(res, right - left);

        }
        return res;
    }
}
